最早的蚁群算法,其在小规模TSP中性能尚可,再大规模TSP问题中性能下降,容易停滞。其解决旅行商问题(TSP)过程大致如下:
•C o n c r e t e P r o t o t y p e(S t a ff、W h o l e N o t e、H a l fN o t e)
以下来自,JetBrains 近日发布 的2017 JAVA开发者生态报告。 JAVA 79% 的受访者将票投给了 Java 8 ,还在使用7甚至是65的小伙伴们,有没有感受到10000点暴击。 1.
混淆矩阵中T、F、P、N的含义: T:真,F:假,P:阳性,N:阴性 然后组合: TP:真阳性 TN:真阴性 FP:假阳性 FN:假阴性
回溯蚂蚁集团的演进,可以用三个关键步骤来概括:起家于支付领域、成为金融领域的巨头、最终走向技术输出。这三个关键步骤让蚂蚁集团在短短几年内成功实现了从小小蚂蚁到庞然巨象的蜕变。
前段时间参与的区块链峰会,以太坊社区的爱好者给币读菌科普了什么是分片技术,听得币读菌是一愣一愣的,专业术语太多了,完全听不懂哇。 今日币读菌联系到一位技术大咖,给大家以最简单易懂的方式把分片技术介绍给大家。 由于分片技术涉及到大量的专业知识,本文打算抛弃这些概念,直接站在山顶的最高峰,俯瞰“庐山”真面目。 不过,首先还是让我讲讲分片的由来。分片技术的由来 分片又称Sharding,它首先出现在数据库领域。起初,所有的数据都放在一台服务器上,如下图所示: 📷 虽然不同的用户访问的是不同的数据,但是只有一台服务
近来几天,重新玩起了微信公众号,最不能忍受的就是那个编辑器,效率很低。虽然微信现在已经提供了模板功能,但是对于喜欢多平台发文的程序员来讲,维护多个内容成本过高。
有部分内容是转载的知乎的,如有侵权,请告知,删除便是,但由于是总结的,所以不一一列出原作者是who。
9月,奇瑞举办“瑶光2025奇瑞科技DAY”活动,高调宣布向科技企业转型,一时间赚足眼球,让大众重新记起这一大起大落的品牌。当年造就“国民神车”奇瑞QQ的风光之后,奇瑞接连冲击高端失败,先后两次“卖身”求生,如今成了国内传统整车制造集团中,唯一未上市的玩家。
示例 no BB,先上成果 http://cile.me github: https://github.com/sorcererxw/iloveworks 前言 520当天,本想
一开始搭建中国博客联盟,既有博友提醒我,做网址大全这类网站维护很麻烦,需要大量的精力去 Debug 一些已夭折的网站,更是拿松哥的博客大全举例。当然,我也是深以为然。前些时间,看到梦轩丽人的 boke123 网址大全的维护记录,好像是纯手工检查,张戈实在是佩服的五体投地,太有毅力了。 现在博客联盟也收录的博客也已破 200 了,全部来自自主提交,不管你是草博还是名博,张戈不会强买强卖。由于大部分都是建站不过半年的新站,半路放弃、提前太监的博客估计还是有的,于是我决定还是把站点维护这个工作做起来。 上午用 P
电子版参考书:https://pan.baidu.com/s/15R08yEjLDj8FxrBwnUaTyA 注:仅限网上学习交流,如有侵权请联系我
层次强化学习(HRL)中的自动Skill Discovery思路 文:CreateAMind陈七山 1前言:关于层次强化学习(HRL) 如何解决强化学习在反馈稀疏时的困难,一直是学界重点研究的方向。一种思路是采用层次化的思想 (Hierarchical Reinforcement Learning,简称HRL)。这并不是一个新兴的方向,20年前就有相关论文发表[1][2]。但由于始终没有达到理想的效果,所以最近各大机构如OpenAI, DeepMind, UCB都在进行这方面的研究,NIPS2017也有一个
免疫算法是受生物免疫系统的启发而推出的一种新型的智能搜索算法。它是一种确定性和随机性选择相结合并具有“勘探”与“开采”能力的启发式随机搜索算法。免疫算法将优化问题中待优化的问题对应免疫应答中的抗原,可行解对应抗体(B细胞),可行解质量对应免疫细胞与抗原的亲和度。如此则可以将优化问题的寻优过程与生物免疫系统识别抗原并实现抗体进化的过程对应起来,将生物免疫应答中的进化过程抽象成数学上的进化寻优过程,形成一种智能优化算法。它具有一般免疫系统的特征,采用群体搜索策略,通过迭代计算,最终以较大的概率得到问题的最优解。相对于其他算法,免疫算法利用自身产生多样性和维持机制的特点,保证了种群的多样性,克服了一般寻优过程(特别是多峰值的寻优过程)的不可避免的“早熟”问题,可以求得全局最优解。免疫算法具有自适应性、随机性、并行性、全局收敛性、种群多样性等优点。 1.2 算法操作步骤 (1)首先进行抗原识别,即理解待优化的问题,对问题进行可行性分析,提取先验知识,构造出合适的亲和度函数,并制定各种约束条件。 (2)然后初始化抗体群,通过编码把问题的可行解表示成解空间中的抗体,在解的空间内随机产生一个初始种群。 (3)对种群中的每一个可行解进行亲和度评价。(记忆单元的更新:将与抗原亲和性高的抗体加入到记忆单元,并用新加入的抗体取代与其亲和性最高的原有抗体(抗体和抗体的亲和性计算)) (4)判断是否满足算法终止条件;如果满足条件则终止算法寻优过程,输出计算结果;否则继续寻优运算。 (5)计算抗体浓度和激励度。(促进和抑制抗体的产生:计算每个抗体的期望值,抑制期望值低于阈值的抗体;可以知道与抗原间具有的亲和力越高,该抗体的克隆数目越高,其变异率也越低) (6)进行免疫处理,包括免疫选择、克隆、变异和克隆抑制。 免疫选择:根据种群中抗体的亲和度和浓度计算结果选择优质抗体,使其活化; 克隆:对活化的抗体进行克隆复制,得到若干副本; 变异:对克隆得到的副本进行变异操作,使其发生亲和度突变; 克隆抑制:对变异结果进行再选择,抑制亲和度低的抗体,保留亲和度高的变异结果。 (7)种群刷新,以随机生成的新抗体替代种群中激励度较低的抗体,形成新一代抗体,转步骤(3)。 免疫算法运算流程图
本实验采用遗传算法实现了旅行商问题的模拟求解,并在同等规模问题上用最小生成树算法做了一定的对比工作。遗传算法在计算时间和占用内存上,都远远优于最小生成树算法。
蚁群算法(ant colony optimization)最早是由Marco Dorigo等人在1991年提出,他们在研究新型算法的过程中,发现蚁群在寻找食物时,通过分泌一种称为信息素的生物激素交流觅食信息从而能快速的找到目标,据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法。
1、英国指控苹果故意降低旧机型速度,要求罚款7.5亿英镑 2、长沙比亚迪起诉九级工伤员工,称“医疗补助金加重企业负担”,反被判赔员工9万 3、东芝、索尼、三星输掉欧盟反垄断上诉官司被罚1.16亿欧元 4、台积电:将于2024年引入阿斯麦下一代极紫外光刻机 5、SpaceX员工发表公开信谴责马斯克:让我们尴尬和丢脸 6、米家时隔两月再现大规模故障,所有设备失灵,官方回应:网络故障服务陆续恢复中 7、日本将与美国合作,最快2025财年生产出2nm芯片 8、消息称三星电子暂停新采购订单,涉及多个关键产品线 9、奇
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题目描述 啤酒每罐2.3元,饮料每罐1.9元。小明买了若干啤酒和饮料,一共花了82.3元。我们还知道他买的啤酒比饮料的数量少,请你计算他买了几罐啤酒。 题目分析 题目代码
去年2月份我做过共享单车的数据分析,也分析出一些有意思的点。从2017年10月1日开始,历时3个多月,我收集了GoFun和EVCard共享汽车的公开数据。下面整理成一个互动的报告(文后有链接及代码),一起看一下共享汽车的现状。
蚂蚁几乎没有视力,但他们却能够在黑暗的世界中找到食物,而且能够找到一条从洞穴到食物的最短路径。它们是如何做到的呢? 蚂蚁寻找食物的过程 单只蚂蚁的行为及其简单,行为数量在10种以内,但成千上万只蚂蚁组成的蚁群却能拥有巨大的智慧,这离不开它们信息传递的方式——信息素。 蚂蚁在行走过程中会释放一种称为“信息素”的物质,用来标识自己的行走路径。在寻找食物的过程中,根据信息素的浓度选择行走的方向,并最终到达食物所在的地方。 信息素会随着时间的推移而逐渐挥发。 在一开始的时候,由于地面上没有信息素,因此蚂蚁们的行走
从1991由意大利学者 M. Dorigo,V. Maniezzo 和 A. Colorni 通过模拟蚁群觅食行为提出了一种基于群体的模拟进化算法——蚁群优化。极大关注,蚁群算法的特点:
随着机器人技术、智能控制技术、硬件传感器的发展,机器人在工业生产、军事国防以及日常生活等领域得到了广泛的应用。而作为机器人行业的重要研究领域之一,移动机器人行业近年来也到了迅速的发展。移动机器人中的路径规划便是重要的研究方向。移动机器人的路径规划方法主要分为传统的路径规划算法、基于采样的路径规划算法、智能仿生算法。传统的路径规划算法主要有A*算法、Dijkstra算法、D*算法、人工势场法,基于采样的路径规划算法有PRM算法、RRT算法,智能仿生路径规划算法有神经网络算法、蚁群算法、遗传算法等。
春节后的那段时刻,被“3点不眠区块链团”刷屏。区块链的评论风行全国,大佬们团体跑进商场。许多人说,区块链的春天来了,2018年将是区块链迸发的一年。 前两天,我和一个在区块链从事技能开发的朋友聊天。他说,大公司进入商场,让区块链的泡沫变得更大。现在真实能落地的使用项目很少。现在的区块链是烟花,不是桃花,所以很难开花结果。即使是桃花也不能结果,由于没有好的土壤。 作为一个技能小白,我问:为什么真实落地的项目这么少?为什么结不出果实?
一、前言 模拟退火、遗传算法、禁忌搜索、神经网络等在解决全局最优解的问题上有着独到的优点,其中共同特点就是模拟了自然过程。模拟退火思路源于物理学中固体物质的退火过程,遗传算法借鉴了自然界优胜劣汰的进化思想,禁忌搜索模拟了人类有记忆过程的智力过程,神经网络更是直接模拟了人脑。它们之间的联系也非常紧密,比如模拟退火和遗传算法为神经网络提供更优良的学习算法提供了思路。把它们有机地综合在一起,取长补短,性能将更加优良。 这几种智能算法有别于一般的按照图灵机进行精确计算的程序,尤其是人工神经网络,是对计算机模
作者:404notfound@柳星。此文仅代表个人观点,与团队、公司无关,如有不妥之处,一定要提醒我,我改!
在写这篇蚁群算法推文期间,小编曾一度崩溃,只是换掉原文算例,即将“60个城市随机生成距离”换成Oliver30等标准实例,跑出来的结果就惨不忍睹,实是被按在地上摩擦。正如鲁迅先生《狂人日记》中所写:凡事总须研究,才会明白。小编怀着一颗虔诚滴心,遍查全网,亲身试验诸般方法,尽管最终由于学识浅薄,还是没有成功解决,但对启发式算法的了解却也加深了几分。
最近想玩玩ESP32,在某宝上买了个ESP32的板子,40块的价格,带有1.14寸TFT显示屏,WiFi和蓝牙,小飞哥觉得还是可以的。入手,盘他。
蚁群算法最早是由Marco Dorigo等人在1991年提出,他们在研究新型算法的过程中,发现蚁群在寻找食物时,通过分泌一种称为信息素的生物激素交流觅食信息从而能快速的找到目标,据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法。
TuGraph Analytics是蚂蚁集团近期开源的分布式流式图计算,目前广泛应用在蚂蚁集团的金融、社交、风控等诸多领域。更多详细内容可参考TuGraph Analytics的github首页(https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics),欢迎国内外开发者们与我们共建TuGraph Analytics社区,壮大流图产业生态。
问题描述 该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述,一块木板有数百个小孔(坐标已知),现在需要通过机械臂在木板上钻孔,要求对打孔路径进行规划,力求使打孔总路径最短,这对于提高机械臂打孔的生产效能、降低生产成本具有重要的意义。 数学模型建立 问题分析 机械臂打孔生产效能主要取决于以下三个方面: 单个孔的钻孔作业时间,这是由生产工艺所决定的,不在优化范围内,本文假定对于同一孔型钻孔的作业时间是相同的。 打孔机在加工作业时,钻头的行进时间。 针对不同孔型加工作业时间,刀具的转换时间。 在机
今天蚂蚁集团(支付宝)正式上市了,毫无疑问这一举措又造就了一大批富豪,然而作为局外人的我们,也只有羡慕的份了。明明可以考运气吃饭,咱非得靠实力,你说冤不冤啊?
题目描述 小明带两个妹妹参加元宵灯会。别人问她们多大了,她们调皮地说:“我们俩的年龄之积是年龄之和的6倍”。小明又补充说:“她们可不是双胞胎,年龄差肯定也不超过8岁啊。” 请你写出:小明的较小的妹妹的年龄。 题目分析 题目代码
该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述,一块木板有数百个小孔(坐标已知),现在需要通过机械臂在木板上钻孔,要求对打孔路径进行规划,力求使打孔总路径最短,这对于提高机械臂打孔的生产效能、降低生产成本具有重要的意义。
1. 算法背景——蚁群的自组织行为特征 高度结构化的组织——虽然蚂蚁的个体行为极其简单,但由个体组成的蚁群却构成高度结构化的社会组织,蚂蚁社会的成员有分工,有相互的通信和信息传递。 自然优化——蚁群在觅食过程中,在没有任何提示下总能找到从蚁巢到食物源之间的最短路径;当经过的路线上出现障碍物时,还能迅速找到新的最优路径。 信息正反馈——蚂蚁在寻找食物时,在其经过的路径上释放信息素(外激素)。蚂蚁基本没有视觉,但能在小范围内察觉同类散发的信息素的轨迹,由此来决定何去何从,并倾向于朝着信息素强度
自“AIoT”成为物联网行业热词以来,不论是资本市场,还是大众创业,都对其表现出了极大的热情。
如何寻找一条合适的路径,几乎是一个永恒的话题。每个人、每天都会遇到。大到全国列车的运行规划,小到每个人的手机导航。其中一部分是关于“如何寻找两个位置间的最短距离”的,这一部分有较为成熟的理论与确切的解法,还有与之匹配的各种算法。
优化问题是指在满足一定条件下,在众多方案或参数值中寻找最优方案或参数值,以使得某个或多个功能指标达到最优,或使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。优化问题广泛地存在于信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域。优化方法是一种以数学为基础,用于求解各种优化问题的应用技术。各种优化方法在上述领域得到了广泛应用,并且已经产生了巨大的经济效益和社会效益。实践证明,通过优化方法,能够提高系统效率,降低能耗,合理地利用资源,并且随着处理对象规模的增加,这种效果也会更加明显。 在电子、通信、计算机、自动化、机器人、经济学和管理学等众多学科中,不断地出现了许多复杂的组合优化问题。面对这些大型的优化问题,传统的优化方法(如牛顿法、单纯形法等)需要遍历整个搜索空间,无法在短时间内完成搜索,且容易产生搜索的“组合爆炸”。例如,许多工程优化问题,往往需要在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解或者准最优解。鉴于实际工程问题的复杂性、非线性、约束性以及建模困难等诸多特点,寻求高效的优化算法已成为相关学科的主要研究内容之一。 受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发,人们发明了很多智能优化算法来解决上述复杂优化问题,主要包括:模仿自然界生物进化机制的遗传算法;通过群体内个体间的合作与竞争来优化搜索的差分进化算法;模拟生物免疫系统学习和认知功能的免疫算法;模拟蚂蚁集体寻径行为的蚁群算法;模拟鸟群和鱼群群体行为的粒子群算法;源于固体物质退火过程的模拟退火算法;模拟人类智力记忆过程的禁忌搜索算法;模拟动物神经网络行为特征的神经网络算法;等等。这些算法有个共同点,即都是通过模拟或揭示某些自然界的现象和过程或生物群体的智能行为而得到发展;在优化领域称它们为智能优化算法,它们具有简单、通用、便于并行处理等特点。 **
一、啤酒和饮料 啤酒每罐2.3元,饮料每罐1.9元。小明买了若干啤酒和饮料,一共花了82.3元。 我们还知道他买的啤酒比饮料的数量少,请你计算他买了几罐啤酒。 注意:答案是一个整数。请通过浏览器提交答案。 不要书写任何多余的内容(例如:写了饮料的数量,添加说明文字等)。 分析:此题可用循环暴力求解出结果。 数值先都扩大十倍,方便计算。 全部啤酒罐数:823/23=35.78;全部饮料罐数:823/19=43.31;啤酒和饮料对半罐数:823/42=19.59 设啤酒x,饮料y,则根据上述计算可知,x<y,2
蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)是通过模拟蚂蚁觅食的原理,设计出的一种群集智能算法。
作者是NLP算法方向,历经1个多月的刷题复习+1个多月的面试,社招基本结束,面试了多家公司(抖音/蚂蚁/寒武纪/国企研究院等),收割了其中大部分offer,在此记录一下其中的面试题,希望对大家有用~
前几篇解释了一些智能优化算法,今天才想到还有一个重要的给忘了,,言归正传,蚁群算法也是一种生物仿生算法,它是通过模拟自然界中蚂蚁集体寻径行为而提出的一种基于种群的启发式随机搜索算法。自然界常理,蚂蚁可以通过群体行动在没有任何提示下从家找到食物源的最短路径,并能随着环境变化不断调整适应性地搜索出新的路径产生新的选择使得找到的路径最短。一般来说每个蚂蚁可以看成是独立的个体,相互交流的纽带是通过释放分泌信息素来实现的,所以这也是该算法模拟的核心地方,根据信息素的浓度进行下一个最优移动方向的选择,从而做到周游所有地点的最短路径,具体过程下面详述
我在前面的一篇文章《浅谈资源管理技术的未来发展之路》之中谈到,资源管理还需要完善三个方面的能力分别是: 1、完善资源使用收集反馈机制,资源分配出去之后,使用率怎么样?效果怎么样?应该有一个收集反馈机制。 2、资源分配策略智能学习能力,结合收集反馈的信息,可以动态调整资源分配调度策略,具有自主学习决策的能力。 3、异构集群的管理能力,当前资源管理平台,主要聚焦在同构平台,异构平台在工业界是一个非常现实的问题,老机器还要发挥余热,新机器要充分挖掘性能潜力,就同时存在新老并存的场面。资源管理框架应该要能抽象异构平
蚁群算法是一种智能优化算法,在TSP商旅问题上得到广泛使用。蚁群算法于1992年由Marco Dorigo首次提出,该算法来源于蚂蚁觅食行为。由于蚂蚁没有视力,所以在寻找食物源时,会在其经过的路径上释放一种信息素,并能够感知其它蚂蚁释放的信息素。信息素浓度的大小表征路径的远近,信息素浓度越高,表示对应的路径距离越短。通常,蚂蚁会以较大的概率优先选择信息素浓度高的路径,并且释放一定的信息素,使该条路径上的信息素浓度增高,进而使蚂蚁能够找到一条由巢穴到食物源最近的路径。但是,随着时间的推移,路径上的信息素浓度会逐渐衰减。
蚁群算法是一种基于自组织的优化方法,在文档管理软件中,它可以应用于优化网络资源的分配和利用,具有以下优势:
蚁群算法的基本原理来源于自然界中蚂蚁觅食的最短路径问题。根据昆虫学家的观察,发现自然界的蚂蚁虽然视觉不发达,但它可以在没有任何提示的情况下找到从食物源到巢穴的最短路径,并且能在环境发生变化(如原有路径上有了障碍物)后,自适应地搜索新的最佳路径。蚂蚁是如何做到这一点的呢?
上世纪60、70年代,曾有一个调查展示了当时的人们对今天科技进步成果的预言:人类会在月球上建立太空基地,普通人可自由往返于空地之间;飞行成为最普遍的交通状态,不必担心堵车之苦;癌症的困扰不复存在,基因技术甚至能改造人的智力……
最z近因为一些原因想要换份工作,通过猎头帮我投递了几家公司,收到了蚂蚁、字节和拼多多的面试邀约,先来说下面试的结果
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/128397.html原文链接:https://javaforall.cn
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